R:基于其他列填充和/或复制行

Question

我的问题是基于这个问题.

我有如下数据.我想首先向下看,然后通过向上看,只要bom是相同的,就可以填充细胞.在bom = A的情况下,我想填充如图所示的行.但是在bom = B的情况下,由于type_p列不同,我想复制行并感觉空白

bom=c(rep("A",4),rep("B",3))
Part=c("","lambda","beta","","tim","tom","")
type_p=c("","sub","sub","","sub","pan","")
ww=c(1,2,3,4,1,2,3)
df=data.frame(bom,Part,type_p,ww)

> df
  bom   Part type_p ww
1   A                1
2   A lambda    sub  2
3   A   beta    sub  3
4   A                4
5   B    tim    sub  1
6   B    tom    pan  2
7   B                3

我想要的最终数据如下

    bom Part    type_p  ww
1   A   lambda  sub      1
2   A   lambda  sub      2
3   A   beta    sub      3
4   A   beta    sub      4
5   B   tim     sub      1
6   B   tim     sub      2
7   B   tim     sub      3
5   B   tom     pan      1
6   B   tom     pan      2
7   B   tom     pan      3

________________________________________更新1

我想要的逻辑如下.请记住,我的数据非常庞大,每列中都有数千个值.

bom和ww列始终填充/填充传入数据

1. 检查列bom中的条目是否在type_p列中具有多于1的值
2. 如果只有1个值,则首先向下看,然后向上查看,填写type_p和ww列中的空白.在这种情况下,bom = A在type_p(sub)中只有一个值
3. 如果列bom中的条目在type_p列中具有多于1个唯一值,则创建该bom的相同行的其他集合,使得总集合将等于该bom的type_p列中的不同值.在这种情况下,bom = B在type_p(sub和pan)中有两个值
4. 填写type_p和ww列中的空白首先向下看然后向上看(查看源行以填充值)

================================================== =========更新2

在步骤3之后,数据框将如下所示

> df
   bom   Part type_p ww
1    A lambda    sub  1
2    A lambda    sub  2
3    A   beta    sub  3
4    A   beta    sub  4
5    B    tim    sub  1
6    B                2
7    B                3
8    B                1
9    B    tom    pan  2
10   B                3

Answer 1

有了tidyr和dplyr，您就可以设法做一些接近您目标的事情

library(tidyr)
library(dplyr)
# replacing empty string with NA
df <- df %>% mutate_each(funs(sub("^$", NA, .)), Part, type_p)
# filling missing values 
df <- df %>% fill(Part, type_p,.direction = "down") %>% fill(Part, type_p,.direction = "up")

df
#>   bom   Part type_p ww
#> 1   A lambda    sub  1
#> 2   A lambda    sub  2
#> 3   A   beta    sub  3
#> 4   A   beta    sub  4
#> 5   B    tim    sub  1
#> 6   B    tom    pan  2
#> 7   B    tom    pan  3

要获得您所描述的内容（在问题和评论中），您可以分别对待 BOM A 和 B：

bind_rows(
  df %>% filter(bom == "A"), 
  df %>% filter(bom == "B") %>%
    complete(nesting(bom, Part, type_p), ww)
)
#> Source: local data frame [10 x 4]
#> 
#>       bom   Part type_p    ww
#>    (fctr)  (chr)  (chr) (dbl)
#> 1       A lambda    sub     1
#> 2       A lambda    sub     2
#> 3       A   beta    sub     3
#> 4       A   beta    sub     4
#> 5       B    tim    sub     1
#> 6       B    tim    sub     2
#> 7       B    tim    sub     3
#> 8       B    tom    pan     1
#> 9       B    tom    pan     2
#> 10      B    tom    pan     3